ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਵਿੱਚ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨ ਦਾ ਕੀ ਮਕਸਦ ਹੈ?
ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNNs) ਨੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਦਿੱਤੀ ਹੈ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ, ਵਸਤੂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ, ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਵਰਗੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਚਿੱਤਰ-ਸਬੰਧਤ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਵਾਲੇ ਢਾਂਚੇ ਬਣ ਗਏ ਹਨ। CNNs ਦੇ ਦਿਲ ਵਿੱਚ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਹੈ, ਜੋ ਇਨਪੁਟ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਦਾ ਉਦੇਸ਼
ਸਾਨੂੰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਨੈੱਟਵਰਕ ਰਾਹੀਂ ਪਾਸ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਤਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਰਾਹੀਂ ਪਾਸ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਮਤਲ ਕਰਨਾ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦੋ-ਅਯਾਮੀ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਇੱਕ-ਅਯਾਮੀ ਐਰੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਤਲ ਕਰਨ ਦਾ ਮੁੱਖ ਕਾਰਨ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਨਿਊਰਲ ਦੁਆਰਾ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਮਝਿਆ ਅਤੇ ਸੰਸਾਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ
ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNNs) ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕਦਮ ਕੀ ਹਨ?
ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNNs) ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਵਸਤੂ ਖੋਜ, ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, CNN ਆਪਣੇ ਆਪ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਾਬਤ ਹੋਏ ਹਨ।
ਤੁਸੀਂ cv2 ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ ਆਕਾਰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹੋ?
ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣਾ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਮ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਦਮ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਇਨਪੁਟ ਮਾਪਾਂ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਗਣਨਾਤਮਕ ਗੁੰਝਲਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। Python, TensorFlow, ਅਤੇ Keras ਨਾਲ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, cv2 ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਦਾ ਇੱਕ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਤਰੀਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ ਆਕਾਰ ਬਦਲਣ ਲਈ
"ਡੇਟਾ ਸੇਵਰ ਵੇਰੀਏਬਲ" ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਬਾਹਰੀ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਰਤਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਕਿਵੇਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ?
"ਡੇਟਾ ਸੇਵਰ ਵੇਰੀਏਬਲ" ਪਾਇਥਨ, ਟੈਨਸਰਫਲੋ, ਅਤੇ ਕੇਰਾਸ ਦੇ ਨਾਲ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਬਾਹਰੀ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਬਾਹਰੀ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਧੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਓਪਨਸੀਵੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਸਕੈਨ ਦੇ 2D ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ ਆਕਾਰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
OpenCV ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਸਕੈਨ ਦੇ 2D ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਕਈ ਪੜਾਅ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਓਪਨਸੀਵੀ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਅਤੇ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਲਈ ਕਈ ਫੰਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਓਪਨਸੀਵੀ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ
ਏਅਰ ਕੋਗਨੀਜ਼ਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਤਿੰਨ ਮਾਡਲ ਕੀ ਸਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਸਨ?
ਏਅਰ ਕੋਗਨੀਜ਼ਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਤਿੰਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਹਰ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਹਵਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਖਾਸ ਉਦੇਸ਼ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN), ਲੰਬੀ ਸ਼ਾਰਟ-ਟਰਮ ਮੈਮੋਰੀ (LSTM) ਨੈੱਟਵਰਕ, ਅਤੇ ਰੈਂਡਮ ਫੋਰੈਸਟ (RF) ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹਨ। CNN ਮਾਡਲ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ। ਇਹ ਹੈ
- 1
- 2